
일반적인 텍스트 임베딩과 항목 검색 작업의 특정 요구 사항 사이의 간극을 줄이기 위해 특정 작업에 맞춘 데이터셋을 제안하고, 이를 통해 임베딩 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다.


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다목적-텍스트-기반-항목-검색을-위한-언어-모델-조정


다목적 텍스트 기반 항목 검색을 위한 언어 모델 조정



본 논문에서는 사전 훈련된 언어 모델의 활성화를 미세 조정하여 모델 출력을 조정하는 새로운 방법론인 활성화 엔지니어링을 소개하며, 특히 ActAdd 기술을 통해 기존 방법 대비 뛰어난 성능과 효율성을 보여줍니다.



활성화 엔지니어링을 통한 언어 모델 조정: 성능 저하 없이 주제, 감정 및 독성 제어
